一种移动机器人SLAM中的多假设数据关联方法

针对移动机器人同时定位与建图(SLAM)中的局部数据关联问题,提出一种基于粒子滤波的多假设数据关联方法.该方法将数据关联问题转换成离散优化问题,利用多个粒子来维持多种数据关联假设,通过计算关联代价来获得粒子权重,用基本剪枝技术在粒子重采样过程中滤除错误的数据关联假设.研究结果表明:该方法弥补了经典的数据关联方法中关联假设一旦确定就不能修改的不足;与ICNN和JCBB数据关联方法相比,该方法能获得更正确的数据关联结果和更高的定位精度.     

智能控制及移动机器人研究进展

在探讨自动控制面临的机遇和挑战的基础上, 简介智能控制的产生背景和发展过程, 认为发展自动控制的一条重要出路就是实现控制系统的智能化;结合正在进行的未知环境下移动机器人导航控制研究课题, 讨论了智能移动机器人研究的某些进展, 涉及移动机器人控制系统的结构、环境建模、路径规划及故障诊断等;概述智能控制的研究领域, 包括智能机器人规划与控制、生产过程的智能监控、自动加工系统的智能控制、智能故障检测与诊断、飞行器的智能控制和医疗过程智能控制等, 并提出智能控制有待进一步研究的若干问题. 该研究有助于了解智能控制及智能机器人的研究和应用.     

城市环境中箭头型交通信号灯的实时识别算法

提出一种检测和识别城市环境中箭头型交通信号灯的新方法.首先,用图像颜色分割和形态滤波来定位交通信号灯的灯板位置;其次,将交通信号灯的灯板区域彩色图像转换到YCbCr空间,对Cb和Cr通道进行阈值分割,判断形态及交通信号灯与灯板的相对位置来确定红色、黄色和绿色交通信号灯候选区域.然后,用二维Gabor小波变换和二维独立分量分析来提取交通信号灯候选区域的特征;最后,用最近邻分类器识别交通信号灯的箭头方向.实验结果表明:该算法的总体识别率超过91％,每帧图像的处理时间为152 ms,能够为行驶的车辆提供实时、稳定和准确箭头型交通信号灯信息.     

网络传输TCP的马尔可夫过程建模

首先简要介绍了因特网上最重要的协议之一传输控制协议TCP的基本原理,分析了传输控制协议工作时6种可能发生的事件,以发送一个数据段作为一个随机变量表示发生的事件,然后建立了网络传输控制协议TCP的数据段传输过程的马尔可夫过程模型,并由此对传输控制协议TCP系统正确接收的概率P(c)、TCP系统错误接收(包括传输有误但没有检查出的段、重复的段、漏掉的段)的概率P(e)、相对误差R(e)和传输效率等性能指标进行了初步分析.     

“中南移动二号”多移动机器人通信系统

针对目前多移动机器人通信系统通用性较差的问题,提出一个多移动机器人通信系统设计原则。中南移动二号多移动机器人采用直接通信的方式,基于移动自组网的结构组建通信网络,并提出一个基于簇的多机器人通信协议进行机器人间的通信,在WindowsXP系统平台上予以实现。该通信系统可应用于装有Windows XP操作系统的移动机器人上,具有一定的通用性。在多移动机器人团队上对该通信系统进行实验。研究结果表明:簇结构的重构时间约1 s,团队监测机器人脱离团队的时间约1s,寻找传输路径的时间小于1 s;此外,可对该通信系统的参数进行调整,以适应不同的环境。     

移动机器人的并行免疫计算模型

为了支持未知环境下移动机器人自主导航，提出了移动机器人的并行免疫计算模型，为解决其在线导航优化、病毒／路障识别和计算效率问题提供了基础组织。免疫计算模型分为固有免疫计算层、适应性免疫计算层和并行／分布式计算层，并行免疫计算模型建立在此3个免疫计算模型基础上。探讨了移动机器人并行免疫计算模型的负载极限和负载平衡，分析了此类移动机器人系统的鲁棒性；提出了移动机器人并行免疫计算模型用于路障识别的方法。移动机器人并行免疫计算模型的复杂性分析及仿真结果表明，并行计算能提高其效率；仿真结果表明，移动机器人可消除病毒，并具有较高计算性能。     

基于变结构的移动机器人侧向控制器的设计

采用基于后推与模糊滑模控制相结合的方法设计了移动机器人的变结构状态反馈控制器,实现了对道路跟踪侧向误差的渐近镇定控制.应用Lyapunov定理推导了移动机器人满足非完整性约束的时变光滑状态反馈镇定控制律;将状态控制区域分为远离奇异点的稳定工作区域与含有奇异点的非稳定区域2部分.设计模糊控制嚣来控制移动机器人的状态从非稳定区域向稳定区域转变,并采用移动机器人Amigobot作为实验平台验证了控制器设计的有效性.研究结果表明:侧向误差较大时,模糊控制器确保移动机器人在稳定区域内沿着模态切换线减小误差;当侧向误差较小时,时变光滑状态反馈控制实现对移动机器人的平稳镇定.在控制器设计中,将移动机器人的平移速度视为渐变参数,根据侧向误差能量函数的变化进行模糊自适应调节.     

稀疏矩阵乘法运算的并行算法

许多实际的应用问题可以被归结为稀疏矩阵的计算 ,讨论了稀疏矩阵乘法运算的并行算法 ,稀疏矩阵中的元素采用三元组表示法作为它的存储结构 ,给出的并行算法具有较高的并行度和较好的运行效率     

国际模式识别和机器智能的一代宗师——纪念傅京孙诞辰90周年

2020年是国际模式识别之父、世界著名人工智能和机器视觉科学家傅京孙(KingSun Fu)诞辰90周年。为缅怀傅京孙传奇的生平事迹,论述了其许多鲜为人知的感人故事,展现了他的科学思想和科学精神,评价了他对国际模式识别和机器智能等学科的杰出贡献。     

基于agent的并行GA

采用遗传进化技术和多智能体技术相结合的方法，实现了基于粗粒度的并行GA，该方法有利于改进遗传算法的性能，提高遗传算法搜索的效率，文中讨论的并行模型，最大的特点是通讯开销小。